Un equipo de investigación de la Universidad de Copenhague y la Universidad de Helsinki presentó un sistema
Para entrenar el modelo, los investigadores establecieronelectrodos en la cabeza de los participantes del estudio y les mostró imágenes de diferentes rostros, demostrando cómo el aprendizaje automático puede usar la actividad cerebral para determinar qué rostros encuentran los sujetos más atractivos.
“Al comparar la actividad cerebral de otras personas,descubrió que podemos predecir qué caras encontrará atractivas cada participante antes de verlas. Así es como podemos brindar a los usuarios recomendaciones confiables, al igual que los servicios de transmisión sugieren nuevas películas o series basadas en el historial de visualización del usuario ”, explicó el autor principal del estudio Tuukka Ruotsalo del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague.
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Los científicos agregaron que su modelo podrá aplicarempresas que trabajan con recomendaciones personalizadas y contenido a medida. Sin embargo, los métodos de filtrado colaborativo existentes basados en calificaciones, clics e intercambio de contenido no siempre son un método confiable para identificar las preferencias del usuario.
“Debido a las normas sociales u otros factoreslos usuarios no pueden revelar sus preferencias reales a través de su comportamiento en línea. Por lo tanto, el comportamiento explícito puede estar sesgado. Las señales cerebrales que investigamos están más relacionadas con las impresiones inmediatas que con el comportamiento elaborado ”, dijo el coautor del estudio Michel Spape.
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